package com.flightfeather.monitor.analysis.dust.risk
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import com.flightfeather.monitor.domain.ds1.entity.*
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import com.flightfeather.monitor.enumration.dust.ExceptionType
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import java.time.LocalDate
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import java.time.ZoneId
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import java.util.*
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/**
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* 扬尘监测数据风险分析基类
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*/
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class DustRiskAnalysis(val config: DustExceptionSetting) {
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//分析结果
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val resultList = mutableListOf<RiskValue>()
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/**
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* 初始化
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*/
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fun init() {
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resultList.clear()
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}
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/**
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* 每轮次的初始化
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*/
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fun roundInit(mnCode: String, date: LocalDate) {
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resultList.add(RiskValue().apply {
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this.mnCode = mnCode
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lst = Date.from(date.atStartOfDay().atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant())
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type = "day"
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})
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}
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/**
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* 每轮次的风险值计算
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*/
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fun roundCal(data: DustStatisticsValue, list: List<DustSiteData?>, dList: List<DustExceptionData?>) {
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if (resultList.isEmpty()) throw IllegalStateException("结果集resultList不能为空！")
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val res = resultList.last()
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riskOnlineRate(res, data)
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riskValidRate(res, data)
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riskExceedRate(res, list)
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riskExceptionRepetitionRate(res, dList)
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riskExceptionType(res, dList)
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}
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/**
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* 在线率风险值
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*/
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fun riskOnlineRate(riskValue: RiskValue, data: DustStatisticsValue) {
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val dayOnline = data.dayOnline.substring(0, data.dayOnline.lastIndex).toDouble() / 100
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riskValue.onlineRisk = 1 - dayOnline
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}
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/**
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* 有效率风险值
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*/
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fun riskValidRate(riskValue: RiskValue, data: DustStatisticsValue) {
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val dayValid = data.dayValid.substring(0, data.dayValid.lastIndex).toDouble() / 100
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riskValue.validRisk = 1 - dayValid
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}
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/**
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* 超标风险值
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*/
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fun riskExceedRate(riskValue: RiskValue, list: List<DustSiteData?>) {
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// 日超标次数/7（大于1mg/m³，小于2mg/m³）
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var v1 = 0
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// 日超标次数/2（大于2mg/m³）
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var v2 = 0
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// 日临近超标次数/7
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var v3 = 0
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list.forEach { d ->
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if (d == null) return@forEach
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when {
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d.dustValue >= 2.0 -> v2++
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d.dustValue >= 1.0 && d.dustValue < 2.0 -> v1++
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d.dustValue >= config.nearExceedLowValue && d.dustValue < config.nearExceedHighValue -> v3++
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}
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}
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// 和的最大值为3最小值为0，上述之和除以3，结果最大值为1最小值为0，即为日超标风险值
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val r = (v1 + v2 + v3) / 3.0
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riskValue.exceedRisk = if (r > 1) 1.0 else r
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}
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/**
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* 典型异常复现率
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*/
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fun riskExceptionRepetitionRate(riskValue: RiskValue, list: List<DustExceptionData?>) {
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//1、针对量级突变异常、临近超标异常、单日超标次数临界异常的指定时段（如24小时内）重复出现概率来综合判定典型异常复现率；
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//2、日量级突变异常复现率（E4）：（N4-1）/4， 最大为1，最小为0
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//3、日临近超标异常复现率（E5）：（N5-1）/3， 最大为1，最小为0
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//4、日超标次数临界异常复现率（E6）：（N6-1）/2， 最大为1，最小为0
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//5、日典型异常复现率: 取E4、E5、E6的和，最大为1，最小为0
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//6、月典型异常复现率：当月内各日典型异常复现率的和/当月天数，最大为1，最小为0
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var v1 = 0
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var v2 = 0
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var v3 = 0
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list.forEach { d ->
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if (d == null) return@forEach
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when (d.exceptionType) {
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ExceptionType.TYPE4.value -> v1++
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ExceptionType.TYPE5.value -> v2++
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ExceptionType.TYPE6.value -> v3++
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}
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}
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val e1 = settingRange((v1 - 1) / 4.0)
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val e2 = settingRange((v2 - 1) / 3.0)
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val e3 = settingRange((v3 - 1) / 2.0)
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riskValue.typicalExceptionRepetitionRate = settingRange(e1 + e2 + e3)
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}
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/**
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* 异常类型聚集率
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*/
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fun riskExceptionType(riskValue: RiskValue, list: List<DustExceptionData?>) {
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// 日异常类型聚集率：当日出现的不同异常类型个数/6，最大为1，最小为0
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//2、月异常类型聚集率：当月内各日异常类型聚集率的和/当月天数，最大为1，最小为0
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// 其他时段以此类推，数据超低、长时间无波动等两类异常暂不纳入分析，若纳入分析则分母为8
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val exceptionTypes = mutableListOf<Int>()
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list.forEach { d ->
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if (d == null) return@forEach
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if (!exceptionTypes.contains(d.exceptionType)) {
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if (d.exceptionType != ExceptionType.TYPE1.value && d.exceptionType != ExceptionType.TYPE3.value) {
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exceptionTypes.add(d.exceptionType)
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}
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}
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}
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riskValue.exceptionTypeAggregation = exceptionTypes.size / 6.0
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}
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private fun settingRange(d: Double): Double = if (d > 1) 1.0 else if (d < 0) .0 else d
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}
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